微软BioEmu：加速蛋白质研究，开启药物研发新纪元

微软「AI for Science」团队的创新力作BioEmu，将蛋白质研究效率提升至前所未有的10万倍！从分子结构到功能解析，从折叠模式到突变影响，这款开源工具正引领药物研发的未来趋势。

微软团队研发的「蛋白质模拟神器」BioEmu，今日在Science杂志上发表，引起了业界轰动！

BioEmu能够模拟蛋白质在平衡状态下的各种可能结构，为深入理解蛋白质的功能提供了关键支持。

论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.adv9817

我们的身体由各种组织和细胞构成，而在纳米尺度上，蛋白质正是驱动生命活动的微型机器。

人类基因组计划能够测序DNA。DNA中的基因片段被转录和翻译成氨基酸序列，即蛋白质。

根据氨基酸序列，蛋白质会折叠成特定的三维结构。

虽然实验测定蛋白质结构需要很长时间，但AlphaFold的突破使得精确预测蛋白质结构成为可能。

尽管有了可扩展的方法来确定蛋白质序列和结构，但其工作原理仍然是一个挑战。

蛋白质的功能是什么？它与结构有什么关系？

例如，肌动蛋白是形成肌肉纤维的关键蛋白质。它的结构不是固定的，当结合ATP时更倾向于闭合。

闭合的肌动蛋白喜欢与其他肌动蛋白结合，形成纤维，这些纤维构成了肌肉的基础。

蛋白质的生物功能取决于它们改变构象的能力，不同的构象会影响蛋白质与其他蛋白质的结合。

这些构象和它们之间的转变可以通过实验或分子动力学模拟来研究，但这些方法耗时且昂贵。

模拟一个小型蛋白质仅一微秒的运动，在现代GPU上需要整整两天，且几乎看不到明显运动。

只有模拟更长时间（如毫秒级），才能看到重要的功能性变化，如折叠、展开或结合，但这需要数年的计算时间，难以大规模应用。

微软研究AI for Science团队推出了BioEMU。

使用时，只需输入蛋白质序列，BioEMU就能生成大量蛋白质结构样本，预测蛋白质的各种性质。

它可以展示一个受体蛋白在两个已知结构之间的运动，预测大尺度结构变化、局部展开以及药物分子结合位点的形成。

BioEMU还能模拟毫秒级分子动力学模拟的结果。传统模拟需要几年GPU时间，而BioEMU只需不到1小时GPU时间，速度提升10万倍！

网友评论，「微软研究院的突破令人振奋！在如此规模上对蛋白质平衡集合建模，对药物发现和疾病理解具有重大意义。BioEmu将数年的结构模拟浓缩到数小时内，是一个巨大的飞跃。」

「我爱科学，还有有史以来最伟大的发明家，正在以指数级改变我的生活。」

模拟蛋白质动态结构

蛋白质的功能与其动态变化的结构密切相关。

它们可以根据需求灵活切换不同形状，这些变化是其发挥作用的基础。

BioEmu作为一个模拟器，通过预测蛋白质在不同状态下的结构，让我们更清晰地了解其工作机制。

BioEmu 1.1经过更长时间、更高强度的三阶段训练，运用了海量数据：

• 大规模蛋白质结构数据；
• 超过200毫秒的分子动力学（MD）模拟数据；
• 超过50万条蛋白质稳定性测量数据。

超快模拟，误差极低

BioEmu 1.1能模拟毫秒级别的分子动力学平衡分布，速度极快。